DTMF信号处理技术及其在模拟拨号和语音识别中的应用

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》，全书保留原意，提供百度网盘链接，如链接失效请联系作者。

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》介绍了在语音信号处理领域中使用matlab的方法和技巧。全书内容详实，适合对语音信号处理感兴趣的读者。如需获取书籍，请访问百度网盘链接。

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资料收集：包括时域与频域关系动画、时域频域的关系课程总结、FFT原理详解及实现、快速傅立叶变换工作原理、FFT的理解，以及Matlab中FFT的总结版。

语音信号是一种非平稳的时域信号。由于发声器官的惯性运动，可以在短时间内认为语音信号近似不变（通常在10～30ms）。这种稳定性是语音信号分帧的基础。目前通常的处理方法是每秒分33到100帧，具体取决于实际采样率。

Matlab的有噪语音信号分析与处理设计方案探讨。

北京航空航天大学宋知用教授编著的《MATLAB 在语音信号分析与合成中的应用》一书全面介绍了 MATLAB 在语音信号分析与合成中的应用，内容涵盖语音信号的基本知识、语音信号分析方法、语音合成技术等。

本书探索MATLAB中信号处理算法在交易领域的应用。正文分为4章。第1章介绍了减轻噪声影响的滤波器，包括固定和自适应方法。第2章展示了利用各种滤波器结构的振荡器指标。第3章探讨了适用于短时间范围（1到30分钟采样率）的剥头皮指标方法。第4章详细介绍了John F. Ehlers的过滤器和指标贡献。本书作者参考了https://www.tradingview.com/，该网站包含数千个用Pine Script语言编写的脚本。此外，https://docs.google.com/document/d/15AGCufJZ8CIUvwFJ9W-IKns88gkWOKBCvByMEvm5MLo/edit链接列出了多种LazyBear自定义指标想法，适用于TradingView。

MATLAB中的模式识别技术是一项重要的信息处理工具，广泛应用于各种领域。康叶在其相关研究中详细探讨了这一技术的应用前景。